北京这一发现有望推动人们理解电解质在CO2RR中的关键作用。

然而，火山现有的材料计算模拟方法很难兼顾计算速度与准确度：火山计算速度较快的方法得到的结果往往与实验测量有较大的误差，而计算误差较小的方法往往速度较慢，以至于无法大规模应用。此外，动力利用机器学习的方法，作者也揭示了DFT（PBE泛函）预测形成焓时误差出现的规律。

本文用到了大约1000个实验形成焓数据，网络更多有关数据集的信息请参考原文。技术【研究背景】材料计算模拟已经成为材料研究的重要组成部分。有限（0.06eV/atomvs.0.10eV/atom）。

公司图四：材料特征对于校正结果的影响。作者发现，北京机器学习校正的形成焓能够更加准确地比较两个材料之间的相对稳定性。

在校正形成焓的同时，火山机器学习模型也可以用来揭示DFT(PBE)计算数值偏离实验测量值的规律。

如图四所示，动力作者发现，动力材料中S,O,N含量越高，DFT倾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT倾向于高估材料的形成焓。给狗狗营养均衡的狗粮，网络让狗狗有均衡的营养，平时不要什么都往狗狗嘴里塞哦。

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